{"id":673606,"date":"2026-09-07T16:09:13","date_gmt":"2026-09-07T16:09:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/673606\/"},"modified":"2026-09-07T16:09:13","modified_gmt":"2026-09-07T16:09:13","slug":"neural-coprocessor-umozliwia-uruchomienie-nvidia-dlss-5-na-drugiej-karcie-graficznej-spadek-fps-znaczaco-maleje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/673606\/","title":{"rendered":"Neural-coprocessor umo\u017cliwia uruchomienie NVIDIA DLSS 5 na drugiej karcie graficznej. Spadek FPS znacz\u0105co maleje"},"content":{"rendered":"

\"Neural-coprocessorNiegdy\u015b prawdziw\u0105 gratk\u0105 dla entuzjast\u00f3w PC by\u0142o posiadanie dw\u00f3ch kart graficznych po\u0142\u0105czonych w SLI \/ NVLink, kt\u00f3re w niekt\u00f3rych przypadkach potrafi\u0142y znacz\u0105co zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 w grach. Po zako\u0144czeniu tej ery, temat wykorzystania wielu GPU co jaki\u015b czas powraca za spraw\u0105 projekt\u00f3w spo\u0142eczno\u015bci, takich jak Lossless Scaling. Wraz z pojawieniem si\u0119 w sieci bibliotek NVIDIA DLSS 5, koncepcja ta ponownie zyska\u0142a na znaczeniu za spraw\u0105 Neural-coprocessor.<\/p>\n

Neural-coprocessor to projekt, kt\u00f3ry umo\u017cliwia uruchomienie NVIDIA DLSS 5 na drugiej karcie graficznej, odci\u0105\u017caj\u0105c pierwsz\u0105 z nich. Spadek FPS znacz\u0105co maleje do 0-17%. Jednak rozwi\u0105zanie to posiada du\u017c\u0105 liczb\u0119 ogranicze\u0144.<\/p>\n

\"Neural-coprocessor<\/a><\/p>\n

Jak w\u0142\u0105czy\u0107 DLSS 5 w grach bez obs\u0142ugi tej technologii? To banalnie proste, a efekty bywaj\u0105 imponuj\u0105ce. Poradnik i galeria screen\u00f3w<\/a><\/p>\n

Neural-coprocessor to projekt badawczy dost\u0119pny na GitHub<\/a>, a nie gotowe rozwi\u0105zanie przeznaczone dla wszystkich entuzjast\u00f3w techniki NVIDIA DLSS 5. Z czego wynikaj\u0105 jego ograniczenia, kt\u00f3re wyja\u015bni\u0119 w dalszej cz\u0119\u015bci tekstu, jednak ju\u017c na tym etapie projekt pokazuje kilka istotnych rzeczy dotycz\u0105cych DLSS 5. Projekt daje ograniczon\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 rozdzielenia pracy pomi\u0119dzy dwie karty graficzne, przy czym nie odbywa si\u0119 to w spos\u00f3b znany z obecnie ju\u017c archaicznych na rynku konsumenckim, rozwi\u0105za\u0144 SLI i NVLink<\/a>. Za\u0142o\u017cenie jest inne: pierwsza karta graficzna odpowiada za renderowanie gry oraz klasyczny upscaling DLSS, natomiast drugie GPU zajmuje si\u0119 wy\u0142\u0105cznie obliczeniami zwi\u0105zanymi z DLSS 5 (Neural Rendering).<\/p>\n

\"Neural-coprocessor<\/a><\/p>\n

Test NVIDIA DLSS 5 w NBA 2K27 na GeForce RTX 5080 oraz GeForce RTX 5070 Ti Laptop. Szykuje si\u0119 rewolucja w renderingu grafiki 3D<\/a><\/p>\n

Rozwi\u0105zanie dzia\u0142a w oparciu o ReShade, dzi\u0119ki czemu mo\u017cliwe jest przechwycenie ju\u017c wygenerowanej klatki obrazu, skopiowanie jej z pierwszego GPU na drugie, a nast\u0119pnie wykonanie na nim oblicze\u0144 zwi\u0105zanych z DLSS 5. Niesie to jednak ze sob\u0105 istotne ograniczenie, drugie GPU otrzymuje wy\u0142\u0105cznie gotow\u0105 klatk\u0119 obrazu, bez dodatkowych danych udost\u0119pnianych przez silnik gry, takich jak informacje o geometrii, g\u0142\u0119bi czy o\u015bwietleniu. Informacja o wektorach ruchu jest natomiast wyznaczana na drugim GPU za pomoc\u0105 Optical Flow, czyli bezpo\u015brednio na podstawie zmian pomi\u0119dzy klatkami. Zatem ko\u0144cowy efekt graficzny to dos\u0142ownie minimalne mo\u017cliwo\u015bci obecnego modelu DLSS 5<\/a>.<\/p>\n\nDLSS mode<\/td>\nUpscaler DLSS – on
Neural Rendering – off<\/td>\nDLSS 5 na jednej
karcie graficznej<\/td>\nDLSS 5 na drugiej
karcie graficznej<\/td>\n<\/tr>\n\nDLAA<\/td>\n67 – 70 FPS<\/td>\n44 FPS \/ -36%<\/td>\n67 – 70 FPS \/ -0%<\/td>\n<\/tr>\n\nQuality<\/td>\n98 – 99 FPS<\/td>\n54 – 55 FPS \/ -45%<\/td>\n91 FPS \/ -8%<\/td>\n<\/tr>\n\nPerformance<\/td>\n127 – 131 FPS<\/td>\n59 FPS \/ -54%<\/td>\n106 – 107 FPS \/ -17%<\/td>\n<\/tr>\n\nUltra Performance<\/td>\n172 FPS<\/td>\n69 – 71 FPS \/ -59%<\/td>\n157 FPS \/ -9%<\/td>\n<\/tr>\n

The Blood of Dawnwalker, rozdzielczo\u015b\u0107 FullHD (1920 x 1080),
u\u017cyte karty graficzne 2x NVIDIA GeForce RTX 5060 TI 16 GB<\/p>\n

Je\u017celi chodzi o wydajno\u015b\u0107, r\u00f3\u017cnica wzgl\u0119dem normalnej implementacji tego rozwi\u0105zania jest zauwa\u017calna. Do test\u00f3w wykorzystano The Blood of Dawnwalker<\/a>, kt\u00f3ry prawdopodobnie zosta\u0142 uruchomiony na ustawieniach Medium, na co wskazuje poziom FPS uzyskany na karcie NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16 GB<\/a>. Baz\u0105 por\u00f3wnawcz\u0105 jest w\u0142\u0105czony upscaling DLSS, ale bez Neural Renderingu (DLSS 5). W\u0142\u0105czenie Neural Renderingu (DLSS 5) na pierwszej karcie, a wi\u0119c r\u00f3wnocze\u015bnie z rasteryzacj\u0105 oraz upscalingiem DLSS, obni\u017ca wydajno\u015b\u0107 o oko\u0142o 36-59%. Natomiast przeniesienie Neural Renderingu (DLSS 5) na drug\u0105 kart\u0119 graficzn\u0105 ca\u0142kowicie niweluje strat\u0119 w przypadku DLAA, a w pozosta\u0142ych trybach ogranicza j\u0105 do oko\u0142o 8-17%.<\/p>\n

\"Neural-coprocessor<\/a><\/p>\n

NVIDIA DLSS 5 b\u0119dzie oficjalnie obs\u0142ugiwana przez karty graficzne GeForce RTX 4000. Co z uk\u0142adami Ampere i Turing?<\/a><\/p>\n

Z racji tego, \u017ce Neural Rendering (DLSS 5) pracuje na drugim GPU, jego temperatura wzros\u0142a o oko\u0142o 10\u00b0C. Jednocze\u015bnie temperatura pierwszej karty graficznej spad\u0142a a\u017c o 21\u00b0C. Bior\u0105c pod uwag\u0119 wsp\u00f3\u0142czesn\u0105 budow\u0119 uk\u0142ad\u00f3w GPU firmy NVIDIA, mo\u017cemy w pewnym uproszczeniu powiedzie\u0107, \u017ce podczas grania bez Ray \/ Path Tracingu, upscalingu DLSS oraz DLSS 5 wykorzystujemy mniej wi\u0119cej po\u0142ow\u0119 potencja\u0142u GPU. Uruchomienie wspomnianych technik aktywuje jednostki Tensor, kt\u00f3re zwi\u0119kszaj\u0105 zapotrzebowanie uk\u0142adu na energi\u0119. W praktyce przek\u0142ada si\u0119 to na wy\u017cszy pob\u00f3r mocy i dobijanie do limit\u00f3w mocy GPU oraz zauwa\u017calny wzrost temperatury. Jest to zjawisko, kt\u00f3re obecnie jest szeroko komentowane przez entuzjast\u00f3w PC.<\/p>\n

\"Neural-coprocessor<\/a><\/p>\n

NVIDIA wyda\u0142a hotfix 616.86 dla kart graficznych GeForce, kt\u00f3ry naprawia uci\u0105\u017cliwe problemy z migotaniem ekranu<\/a><\/p>\n

Wracaj\u0105c do Neural-coprocessor, projekt nie jest obecnie pozbawiony istotnych ogranicze\u0144. Pierwszym z nich jest obs\u0142uga wy\u0142\u0105cznie gier korzystaj\u0105cych z D3D12, czyli DirectX 12<\/a>. Oznacza to, \u017ce gry wykorzystuj\u0105ce Vulkan oraz starsze API renderowania pozostaj\u0105 poza jego zasi\u0119giem. Drugim ograniczeniem jest konieczno\u015b\u0107 zastosowania dw\u00f3ch kart graficznych po\u0142\u0105czonych z p\u0142yt\u0105 g\u0142\u00f3wn\u0105 za po\u015brednictwem interfejsu co najmniej PCIe x8 dla ka\u017cdego z GPU. Trzecim jest konieczno\u015b\u0107 pod\u0142\u0105czenia dw\u00f3ch monitor\u00f3w, po jednym do ka\u017cdej karty graficznej. Wynika to z faktu, \u017ce uruchomienie pierwszej karty, odpowiedzialnej za rasteryzacj\u0119 i upscaling, bez w\u0142asnego wy\u015bwietlacza powoduje spadek wydajno\u015bci o 33%. Teoretycznie mo\u017cna by\u0142oby spr\u00f3bowa\u0107 obej\u015b\u0107 ten wym\u00f3g za pomoc\u0105 HDMI \/ DisplayPort Dummy Plug, jednak obecnie nie wiadomo, jakie rezultaty przynios\u0142oby takie rozwi\u0105zanie.<\/p>\n

\n

NVIDIA Multi Frame Generation dzi\u0119ki moderom dzia\u0142a na uk\u0142adach graficznych GeForce RTX 4000 i to dzia\u0142a bardzo dobrze<\/a><\/p>\n

Czwart\u0105 kwesti\u0105 jest konieczno\u015b\u0107 pozyskania we w\u0142asnym zakresie bibliotek zwi\u0105zanych z DLSS 5: nvngx.dll oraz nvngx_dlssnr.dll. Neural-coprocessor ich nie dostarcza, dlatego u\u017cytkownik musi skorzysta\u0107 z zewn\u0119trznych rozwi\u0105za\u0144, takich jak DLSS5OneClick czy DLSS 5 Swapper<\/a>. Pi\u0105tym ograniczeniem jest bardzo w\u0105ski zakres przeprowadzonych test\u00f3w sprz\u0119towych. Projekt by\u0142 testowany wy\u0142\u0105cznie na kartach NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16 GB. Mo\u017cna spodziewa\u0107 si\u0119 odpowiedniego skalowania na mocniejszych uk\u0142adach, jednak konfiguracje mieszane (r\u00f3\u017cne karty graficzne od NVIDIA lub AMD) nie zosta\u0142y przetestowane, dlatego ich zachowanie pozostaje niewiadom\u0105. Ostatecznie pozostaje kwestia op\u00f3\u017anienia. Ka\u017cdy przebieg etapu renderowania neuronowego (DLSS 5) na drugiej karcie graficznej wprowadza dodatkowo oko\u0142o 8,3 ms czasu przetwarzania, co jest szczeg\u00f3lnie istotne w przypadku rozwi\u0105zania, kt\u00f3re samo w sobie ju\u017c zwi\u0119ksza op\u00f3\u017anienia. Autor projektu zaznacza jednak, \u017ce nie przeprowadza\u0142 pomiar\u00f3w photon-to-photon, czyli op\u00f3\u017anienia pomi\u0119dzy klikni\u0119ciem a pojawieniem si\u0119 rezultatu na ekranie.<\/p>\n

\n

\u0179r\u00f3d\u0142o: GameGPU, GitHub<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Niegdy\u015b prawdziw\u0105 gratk\u0105 dla entuzjast\u00f3w PC by\u0142o posiadanie dw\u00f3ch kart graficznych po\u0142\u0105czonych w SLI \/ NVLink, kt\u00f3re w…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":673607,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[20],"tags":[10959,50048,17753,399,130608,120,118,119,130609,455,3722,42,38,40,39,41,10834,116,114,115,121,117,38018,3864],"class_list":["post-673606","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-nauka-i-technika","tag-cyberpunk-2077","tag-dlss-5","tag-geforce-rtx-5060-ti","tag-informacje","tag-multi-gpu","tag-nauka","tag-nauka-i-technika","tag-naukatechnika","tag-neural-coprocessor","tag-nvidia","tag-opis","tag-pl","tag-poland","tag-polish","tag-polska","tag-polski","tag-rozwiazanie","tag-science","tag-science-and-technology","tag-sciencetechnology","tag-technika","tag-technology","tag-the-blood-of-dawnwalker","tag-wydajnosc"],"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/673606","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=673606"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/673606\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/673607"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=673606"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=673606"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=673606"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}